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1Grupo AIA Aplicaciones en Informtica Avanzada, S.A. www.aia.es
GRUPO AIA
AIATelecomunicaciones
Presentacin de los proyectos de AIA en
Telecomunicaciones
Noviembre 2007
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Agenda
Introduccin
Concepto de redes sociales
Marketing viral
Prevencin del churn
Segmentacin
Definicin de estrategias de precios
Conclusiones
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IntroduccinObjetivos del documento
Realizar una breve presentacin de las actividades deGrupo AIA
Introducir la potencialidad de la aplicacin de teora deredes sociales aplicadas a proyectos de telecomunicaciones
- Diseo de campaas de marketing viral
- Prevencin del churn
- Deteccin de comunidades
- Segmentacin de la base de clientes
- Definicin de estrategias de precios
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IntroduccinQuin es Grupo AIA
Grupo AIA (Aplicaciones en InformticaAvanzada, S.A.) somos una firma deConsultora e Ingeniera de Software ySistemas de Informacin fundada en
1988
Resolvemos problemas complejos en laindustria y en el mundo de los negocios,desarrollando software avanzado, basadoen- Sistemas de Observacin Inteligente
- Tcnicas de clasificacin, prediccin,optimizacin y simulacin
- Aplicacin de metodologas empleadas enMatemticas y Fsica Terica
El objetivo primordial del Grupo AIA esproducir un beneficio econmico real y
cuantificable a sus clientes, a travs de lainnovacin, por medio del softwareavanzado como propuesta de valor
PresenciaPresentacin
Barcelona (HQ)Madrid
ZaragozaSan Francisco
Mxico DF
Los 20 aos de experiencia de AIA en el desarrollo de proyectos deinteligencia artificial avalan los excelentes resultados que ofrecen
sus soluciones.
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IntroduccinQuin es Grupo AIA (Cont.)
Facturacin por sector- 50% Energa
- 39% Banca
- 11% Resto
Nmero de empleados- 100 (15% Doctores, 36% Licenciados, 49%
Ingenieros)
Inversin en I+D- Poltica clara de Propiedad Intelectual y
Patentes
Innovacin- 60% facturacin en proyectos relacionados
con I+D
reas de negocioLa empresa en cifras
Finanzas Deteccin de Lavado de Capitales
Deteccin de Fraude
Gestin del efectivo en cajeros yoficinas
Energa Gestin de la red elctrica
Reposicin automtica de la redelctrica
Planificacin de le red
Optimizacin de caudaleshidrogrficos en centraleshidroelctricas
Previsin de la demanda de Gas yElectricidad
Generacin de estrategias desubasta : bidding en mercadoselctricos liberalizados
Telecomunicaciones Diseo de programas de marketing
viral
Deteccin del churn
Deteccin de fraude
Energa
Banca
Resto
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IntroduccinDesempeo de las empresas del grupo
Ganador del premio Frost & Sullivan en 2005 de innovacintecnolgica
Fundada en noviembre de 2004 para atender al mercadolatinoamericano
Relacin con CFE a largo plazo con equipo de trabajo permanentede 10 personas en los de control
Evaluacin de hits musicales a travs del anlisis de la relacinentre los componentes fsicos de la msica y el xito econmico- Analiza 36 parmetros fsicos de la msica- Tiene cargada una base de datos de ms de 3 millones de canciones de
todos los gneros- Proporciona una calificacin para cada cancin que indica la probabilidad
de convertirse en un xito comercial
Proporciona un aumento del 10% al 80% de xito al pronosticar unhit musical
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Agenda
Introduccin
Concepto de redes sociales
Marketing viral
Prevencin del churn
Segmentacin
Pricing
Conclusiones
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Redes socialesIntroduccin
Una red social est formada por distintosindividuos con diferentes tipos o grados derelacin entre ellos
Grafo que representa una red social estformado por: Nodos (con sus caractersticas asociadas)
Enlaces (con distintas magnitudes)
AIA desarrolla algoritmos de anlisis ysimulacin para la explotacin de todas suspotencialidades Identificacin de comunidades
Marketing viral
Prevencin del churn
Segmentacin
Definicin de estrategias de precios
Grafo de la redDescripcin
A travs de los datos disponibles se mapea la red de clientes y las
relaciones entre ellos.
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Redes socialesEstructura de la Red
Estos nodos envan informacin aun gran nmero de nodos. Elnodo A lo sera si sus enlacesfueran emisores
IlustracinConceptos asociados a los diferentesnodos
Para conocer la mejor forma de transmitir un mensaje concreto a
travs de una red social es necesario conocer bien su estructura.
C
B
A D E
Hub
Estos nodos reciben grandescantidades de informacin dediversas fuentes. El nodo A losera si sus enlaces fueranreceptores
Authoring
El Nodo D es un nodo bisagra yaque une dos partes de la red
Este nodo sirve de puente entre 2subredes y es el que transmite la
informacin entre ambas
Bisagra
Los Nodos B, C y D tienenconexiones con varias redes
Estos nodos estn posicionadospara ser innovadores ya quepueden combinar ideas de variasredes
Frontera
El Nodo E, que se encuentra en laperiferia, puede ser una fuente deinformacin nueva para la red oconvertirse en un nodo bisagra sise anexionan sus contactos
Periferia
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Autosemejanza- La densidad de hubs en la red es
constante
Caractersticas relevantes Implicaciones
La presencia constante de hubs es la que hace queel mundo sea un pauelo
Las comunidades dentro de la red tienen la mismaestructura que la red completa
Los mensajes dentro de una comunidad se propagande la misma forma que en la red completa
En fundamental conocer las caractersticas que ofrece la topologa
de la red para poder sacar el mximo rendimiento de la misma.
Redes socialesCaractersticas relevantes de la red
Direccionalidad- Los enlaces unen los nodos en
una direccin
La informacin no viaja de la misma forma en todaslas direcciones
La red queda dividida en diferentes partes, algunasde ellas inaccesibles desde otras La eleccin de los nodos receptores del mensaje es
clave a la hora de cubrir toda la red
Estabilidad- Alteraciones en el
funcionamiento de la red debidoa la desaparicin de nodos
Este tipo de redes es altamente estable respecto afallos aleatorios en sus nodos
Los fallos dirigidos que afecten a uno o ms hubstienen un fuerte impacto en el funcionamiento de la
red hasta el punto de poderla desmembrar- El fallo de uno o varios hubs provoca reacciones en
cadena que pueden colapsar la dinmica de la redentera
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Redes socialesModelizacin de la red
Anlisis de los datos disponibles (llamadas,contratos) para establecer el mapa deredes de relacin basadas en la prescripcinde usuarios a los productos de la entidad Topologa de la Red Identificacin de nodos con ms contactos
Anlisis del comportamiento de las distintasvariables para identificar una red deprescriptores sobre la que interactuar Hubs: personas que realizan muchas llamadas
a gente bien conectada Authorities: personas que reciben muchas
llamadas de gente bien conectada
Technics: perfil de innovador tecnolgico
Segmentacin de la red en sub-redes oclusters segn el comportamiento de los
usuarios Identificacin de prescriptores puente entre
diferentes clusters
IlustracinDescripcin
A travs de los datos de la entidad se mapea la red de clientes y
las relaciones entre ellos.
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Agenda
Introduccin
Concepto de redes sociales
Marketing viral
Prevencin del churn
Segmentacin
Pricing
Conclusiones
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Marketing ViralIntroduccin
CONCEPTO
Campaa de marketing que se propaga por s sola
Lo hace a travs de la red social mediante mecanismos de boca aoreja y similares
REQUISITOS
Para obtener buenos resultados son necesarios los siguientesrequisitos- Incentivos interesantes para los prescriptores- Gran acierto en el mensaje- Optimizacin de la transmisin en la red
FACTORESCLAVE
Tener el mximo conocimiento posible de la red social sobre la quese va a transmitir el mensaje
Seleccin ptima de las semillas
Buena estimacin del xito de la transmisin a travs de unsimulador
Elaboracin de recomendaciones sobre la ejecucin de la campaa
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Marketing ViralSeleccin de las semillas
Semillas seleccionadas entre los mejorconectados
Semillas seleccionadas al azar
La seleccin de las semillas (primeros receptores del mensaje quese desea propagar) es muy importante para asegurar la mxima
propagacin.
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Identificacin decomunidades
Diseo de lacampaa de
Marketing Viral
Seguimientode la campaa
Caracterizacin dela red
Marketing viralGeneracin de una campaa de marketing viral
Caracterizacin de los enlaces entreclientes en base a- Llamadas de voz
- SMS- MMS- Videollamadas- Chat-
Caracterizacin de los enlaces
Caracterizacin de los clientes enfuncin del papel que juegan dentro dela red social
- Hub- Authoring- Technic- Bridge- Frontier
Caracterizacin de cada cliente segnsu comportamiento
- Inclusin de los datos de segmentacintradicional existentes
Caracterizacin de la evolucin delcomportamiento de cada cliente en basea datos histricos de uso de losservicios
Caracterizacin de los clientes
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Marketing viralGeneracin de una campaa de marketing viral
La topologa de la red permiteidentificar diferentes comunidadesentre los usuarios
Estas comunidades sern la base de ladiseminacin de las campaas que sedisearn posteriormente
- El agrupar a los clientes por grupos deinters permitir definir mensajesconcretos para personas concretas quedespertarn su inters y favorecern ladiseminacin
- Las comunidades pueden abarcar almismo tiempo clientes del operador yusuarios de otras redes
Identificacin de comunidades Ejemplos de visualizacin decomunidades
Identificacin decomunidades
Diseo de lacampaa de
Marketing Viral
Seguimientode la campaa
Caracterizacin dela red
Ciudadpequea
Provinciapequea
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Marketing viralGeneracin de una campaa de marketing viral
Diseo de campaas individuales porsegmentos relevantes identificados
Cada campaa deber tener en cuenta:
- Mensaje a enviar a un segmento concreto
- Estructura de premios para favorecer ladiseminacin del mensaje
- Prescriptores a los que debe dirigirse la
campaa
Estructuracin de la campaa Simulacin
El simulador permite evaluar el impactode un mensaje enviado a undeterminado grupo de prescriptores
antes de lanzar la campaa
Mediante el simulador se puededeterminar el mejor grupo objetivo parala diseminacin de un mensajedeterminado teniendo en cuenta
- Las conexiones entre los clientes- La direccionalidad de las conexiones (la
informacin no fluye siempre en ambasdirecciones entre dos personas)
Identificacin decomunidades
Diseo de lacampaa de
Marketing Viral
Seguimientode la campaa
Caracterizacin dela red
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Marketing viralGeneracin de una campaa de marketing viral
Una vez lanzada la campaa, el sistemapermite realizar un seguimiento de laevolucin de la misma a travs de un
conjunto de indicadores:- Nmero de prescriptores
- Nmero de usuarios captados
- Forma, distancias y velocidad depropagacin del mensaje
- Respuesta a los incentivos
Si la campaa es exitosa se produce unatransicin de fase que logra unapropagacin del mensaje a toda la red
Indicadores de seguimiento Diseminacin del mensaje
Nmero de prescriptores
Tiempo
Identificacin decomunidades
Diseo de lacampaa de
Marketing Viral
Seguimientode la campaa
Caracterizacin dela red
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Marketing ViralConclusiones
Minimiza los costes de comunicacin en el lanzamiento de nuevosproductos o potenciacin de productos de bajo uso
- Alcanza un impacto de hasta el 800%
- Utiliza la comunicacin boca a oreja, que est caracterizada por un
alto nivel de efectividad
Agrupa clientes por el papel que juegan dentro de la redpermitiendo aplicar acciones comerciales ms acordes a sucondicin
Minimiza las posibilidades de fracaso de nuevas accionescomerciales
Permite el anlisis de la percepcin del cliente en relacin a losincentivos que se le ofrezcan
Ayuda a realizar programas de fidelizacin
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Agenda
Introduccin
Concepto de redes sociales
Marketing viral
Prevencin del churn
Segmentacin
Pricing
Conclusiones
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Evolucin del churn en operadorasespaolas Comentarios
Fuente: Vodafone, Movistar, ONO
Tasa de Churn anual
25,00%
21,30%20,60%18,00%
21,60%20,88%
14,20%
18,30%17,30%
2004 2005 2006
Vodafone
MovistarONO
El churn implica un alto coste para las
operadoras de telefona
El nivel de churn depende del
comportamiento de los clientes y de las
caractersticas del mercado
La prediccin del churn es una
oportunidad para generar estrategias enla base de clientes que permitan
- Aumentar el grado de retencin
- Aumentar la lealtad de los clientes
- Ahorrar costes de adquisicin
- Mejorar el ARPU
La prevencin del churn es fundamental para mantener unabuena rentabilidad de la base de clientes de una operador a de
telefona.
Prevencin del churnIntroduccin
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Prevencin del churnEnfoque
Anlisis del papel de cada cliente en la red
Anlisis de clientes Frontera
Relacin de cada cliente con otros clientes
relevantes
Anlisis dela red declientes
Anlisis del
perfilindividualde los
clientes
ARPU
Uso de servicios
Tipo de contrato
Parmetros de relacin con el operador
(reclamaciones, cambios de tarifa, llamadas al call
center)
Variables de segmentacin sociodemogrfica
Anlisis de la evolucin temporal
El anlisis combinado del comportamiento del cliente y de su papeldentro de la red permiten identificar las posibles causas de churn
para poder anticipar las medidas de retencin.
Clculod
elapropensinalchurn
decadacliente
Generacindeestrateg
iasparala
prevenci
ndelchurne
nfocadasa
laproblemticadeca
dacliente
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MetodologaAnlisis de clientes frontera
Evaluar el potencial de abandono deaquellos clientes que tienden arelacionarse con clientes de otrasoperadoras
- Evaluar la evolucin de la interaccin conclientes de otras operadores
- Evaluar la evolucin del nmero de relacionescon clientes de otras operadoras
Analizar los posibles efectos del abandonode un cliente frontera en otros clientes
- Amigos
- Familiares
-
Identificar posibles formas de propagacindel abandono a travs de hubs dentro de la
red Identificar las causas que generan este
tipo de churn
IlustracinObjetivos
El anlisis de los clientes frontera permite evaluar el riesgo deabandono de los clientes que tienen fuertes interacciones con
clientes de otras operadoras.
Red de clientes
Nodos de mayorriesgo
Nodos conriesgo
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MetodologaRelacin con clientes relevantes
Evaluar efecto de posibles cambios decomportamiento en clientes hub sobre losclientes que le rodean
- Si un hub aumenta su propensin al churndebe aumentar tambin aquella de que losclientes que le rodean
Identificar posibles formas de propagacindel abandono a travs de hubs dentro de la
red- Hay que tener en cuenta la direccionalidad de
los enlaces
Identificar las causas que generan estetipo de churn
IlustracinObjetivos
Es necesario controlar la evolucin de los clientes ms relevantespara prevenir efectos de abandono en cadena.
Red de clientes
Hub
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MetodologaAnlisis del perfil individual
Analizar la evolucin temporal de unconjunto de indicadores asociados a cadacliente para determinar su propensin al
churn- ARPU
- Uso de servicios
- Tipo de contrato
- Parmetros de relacin con el operador(reclamaciones, cambios de tarifa, llamadasal call center)
- Variables de segmentacin sociodemogrfica
Identificar patrones de comportamientoque han acabado en abandono para poderpredecir el abandono en momentosiniciales del proceso
- Estos patrones aportarn informacin sobrelas posibles causas del churn
IlustracinObjetivos
La evolucin de perfiles individuales proporciona informacinsobre la propensin de otros clientes siguiendo el mismo camino.
50
100
200
25
1 2 3 4
Alto riesgo
20151025
1 2 3 4
Bajo riesgo
Evolucin del ARPU
10
5
10
1 2 3 4
Churn
8
3
1
1 2 3 4
Alto riesgo
Llamadas al call center
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MetodologaResultados del anlisis de la red
El anlisis de la evolucin temporal de la situacin de cada clientedentro de la red y de su relacin con clientes de otras operadoraspermitir:
- Conocer la propensin al abandono de cada cliente en funcin de surelacin con el resto de la red (interna y externa)
- Identificar las causas ms probables de abandono
- Identificar los clientes clave sobre los que la operadora debera realizaracciones de retencin
El anlisis de la evolucin temporal de los perfiles individuales de
los clientes permitir:- Conocer la propensin al abandono de cada cliente segn su perfil de
comportamiento
- Conocer las causas ms probables de abandono por cliente
- Identificar las acciones de retencin a realizar sobre cada cliente
El cruce de los anlisis individual y de red permitir disearacciones de retencin especficas por grupos de clientes con un
alto grado de xito.
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Agenda
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Concepto de redes sociales
Marketing viral
Prevencin del churn
Segmentacin
Pricing
Conclusiones
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Clasifica los clientes en segmentos enbase a sus similitudes de forma nosupervisada
- Agrupa simultneamente segn conjuntosde variables escogidos
Genera una segmentacin jerrquica
- Permite la explicacin de cualquier rama delrbol
- Permite refinar grupos de clientes aldefinirlos como nuevos universos
- Permite la poda del rbol para concentrarseen los segmentos de mayor inters
Escalado automtico de cada variable conla deteccin de los valores relevantes decada una
Seleccin automtica de la muestraestadstica para agilizar el proceso deagrupacin
Especialmente til a la hora de segmentarbases de datos de clientes de granvolumen
Caractersticas Estructura de la segmentacinjerrquica
SegmentacinHerramienta de segmentacin ADAN
Base deClientes
S 2S 1
S 1.2 S 1.3S 1.1
S 1.2.2 S 1.2.3S 1.2.1
S 2.1 S 2.2
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GRUPO AIA
SegmentacinAplicaciones
La herramienta de segmentacin ADAN permite analizargrandes bases de datos de clientes obteniendo comoresultado una segmentacin jerarquizada en funcin degrupos de variables determinados
Este tipo de segmentacin es especialmente til para
- Generacin de estrategias de precios
- Personalizacin de ofertas
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Agenda
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Concepto de redes sociales
Marketing viral
Prevencin del churn
Segmentacin
Pricing
Conclusiones
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Optimizar la oferta de forma dinmica en funcin de
- Segmentos de mercado
- Ofertas de la competenciaObjetivo
Anlisis exhaustivo del trfico a travs de la red social formada por losclientes
- Deteccin de patrones de trfico en comunidades
Aplicacin de teora de juegos para determinar la respuesta ptima a lasofertas lanzadas por la competencia para segmentos determinados
Metodologa
PricingObjetivo
El anlisis exhaustivo del trfico en la red de clientes permitedeterminar las estrategias ptimas de precios por segmento.
P i i
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GRUPO AIA
Conocer de forma exhaustiva el trficogenerado por cada cliente
- Conocer la estructura de red que genera
este trfico
Analizar la elasticidad de la demanda enbase a datos histricos considerando
- Uso de servicios
- Precios de la operadora- Precios de la competencia
- Niveles de churn por segmento
Identificar amenazas potenciales por
parte de la competencia
Objetivos Enfoque
PricingAnlisis de trfico
El conocimiento de la red social formadapor los clientes de la operadora nospermite analizar los patrones de trficode forma exhaustiva teniendo en cuenta
- Conexiones entre usuarios
- Conexiones entre comunidades
- Respuesta individualizada frente avariaciones en el precio
P i i
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GRUPO AIA
Detectar los equilibrios naturales delsistema en funcin de las distintas ofertasde la competencia y la oferta de la
operadora por cada segmento ocomunidad
Generar ofertas que maximicen losingresos de la operadora por cadasegmento en funcin de las ofertas de lacompetencia en funcin de los equilibriosdetectados
Generar estrategias que permitanmodificar los puntos de equilibrio enbeneficio de la operadora
Objetivos Enfoque
PricingTeora de juegos
Cobertura de una comunidad de usuarios
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GRUPO AIA
Agenda
Introduccin
Concepto de redes sociales
Marketing viral
Prevencin del churn
Segmentacin
Pricing
Conclusiones
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35Grupo AIA Aplicaciones en Informtica Avanzada, S.A. www.aia.es
GRUPO AIAConclusiones
AIA tiene una amplia experiencia en la gestin de grandesvolmenes de datos para la extraccin de conclusiones devalor aadido para sus clientes
La experiencia de AIA en la resolucin de problemas
complejos permite abordar un gran abanico de proyectoscon garanta de xito
La oferta para telecomunicaciones est basada en laaplicacin de metodologas innovadoras que ofrecen
nuevos puntos de vista a la hora de analizar la composiciny el comportamiento de las bases de clientes de lasoperadoras
- Prevencin del churn usando modelos de red social
- Generacin de campaas de marketing viral
- Segmentacin no supervisada de la base de clientes
- Generacin de estrategias ptimas de precios
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36Grupo AIA Aplicaciones en Informtica Avanzada, S.A. www.aia.es
GRUPO AIA
Barcelona Madrid Zaragoza San Francisco MxicoArtesans, 10 Dr. Castelo, 48 5-B Cta. Madrid Km 315,8 EleQuant, Inc Av.InsurgentesParc Tecnolgic del Valls 28009 - Madrid Esc. 1 Oficina 2C 575 Market Street Suite, 2025 600 Interior 30208290 Cerdanyola del Valls Tel. 34 91 573 31 07 Edificio Expozaragoza San Francisco, CA 94105 Colonia del ValleTel. 34 93 504 49 00 50012 Zaragoza Tel. 415 978 98 00 03100Mxico D.F.Fax. 34 93 580 21 88 Tel. 34 976 331277 Fax. 415 978 98 10 Tel. 5255 11070812